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“SELECT COUNT() FROM t”是个再常见不过的 SQL 需求了。在 MySQL 的使用规范中，我们一般使用事务引擎 InnoDB 作为 (一般业务) 表的存储引擎，在此前提下，COUNT()操作的时间复杂度为 O(N)，其中 N 为表的行数。
而 MyISAM 表中可以快速取到表的行数。这些实践经验的背后是怎样的机制，以及为什么需要 / 可以是这样，就是此文想要探讨的。
先来看一下概况: MySQL COUNT(*) 在 2 种存储引擎中的部分问题：
下面就带着这些问题，以 InnoDB 存储引擎为主来进行讨论。
一、InnoDB 全表 COUNT(*)
主要问题:
执行过程是怎样的？
如何计算 count？影响 count 结果的因素有哪些？
count 值存在哪里？涉及的数据结构是怎样的？
为什么 InnoDB 只能通过扫表来实现 count(*)？(见本文最后的问题)
全表 COUNT(*)作为 table scan 类型操作的一个 case，有什么风险？
COUNT()操作是否会像“SELECT”一样可能读取大字段涉及的溢出页？
1. 执行框架 – 循环: 读取 + 计数
1.1 基本结论
全表扫描，一个循环解决问题。
循环内: 先读取一行，再决定该行是否计入 count。
循环内是一行一行进行计数处理的。
1.2 说明
简单 SELELCT-SQL 的执行框架，类比 INSERT INTO … SELECT 是同样的过程。
下面会逐步细化如何读取与计数 (count++)。
2. 执行过程
引述: 执行过程部分，分为 4 个部分:
COUNT(*) 前置流程: 从 Client 端发 SQL 语句，到 MySQL-Server 端执行 SELECT 之前，为后面的一些阐述做一铺垫。
COUNT(*) 流程: 简要给出代码层面的流程框架及 2 个核心步骤的重点调用栈部分。
读取一行: 可见性及 row_search_mvcc 函数，介绍可见性如何影响 COUNT(*) 结果。
计数一行: Evaluate_join_record 与列是否为空，介绍计数过程如何影响 COUNT(*) 结果。
如果读者希望直接看如何进行 COUNT(*)，那么也可以忽略 (1)，而直接跳到 (2) 开始看。
2.1 COUNT(*) 前置流程回忆 – 从 Client 端发 SQL 到 sub_select 函数
为了使看到的调用过程不太突兀，我们还是先回忆一下如何执行到 sub_select 函数这来的：
MySQL-Client 端发送 SQL 语句，根据 MySQL 通信协议封包发送。
Mysql-Server 端接收数据包，由协议解析出 command 类型 (QUERY) 及 SQL 语句 (字符串)。
SQL 语句经过解析器解析输出为 JOIN 类的对象，用于结构化地表达该 SQL 语句。
PS: 这里的 JOIN 结构，不仅仅是纯语法结构，而是已经进行了语义处理，粗略地说，汇总了表的列表 (table_list)、目标列的列表 (target_list)、WHERE 条件、子查询等语法结构。在全表 COUNT()-case 中，table_list = [表“t”(别名也是“t”)]，target_list = [目标列对象(列名为“COUNT()”)]，当然这里没有 WHERE 条件、子查询等结构。
JOIN 对象有 2 个重要的方法: JOIN::optimize(), JOIN::exec()，分别用于进行查询语句的优化 和 查询语句的执行。
join->optimize()，优化阶段 (稍后 myisam 下全表 count( *) 操作会涉及这里的一点内容)。
join->exec()，执行阶段 ( 重点)，包含了 InnoDB 下全表 count(*) 操作的执行流程。
join->exec() 经过若干调用，将调用到 sub_select 函数来执行简单 SQL，包括 COUNT( *)。
END of sub_select。
2.2 COUNT(*) 流程 (于 sub_select 函数中)
上层的流程与代码是比较简单的，集中在 sub_select 函数中，其中 2 类函数分别对应于前面”执行框架”部分所述的 2 个步骤 – 读取、计数。先给出结论如下：
读取一行：从相对顶层的 sub_select 函数经过一番调用，最终所有分支将调用到 row_search_mvcc 函数中，该函数就是用于从 InnoDB 存储引擎所存储的 B+-tree 结构中读取一行到内存中的一个 buf (uchar *) 中，待后续处理使用。
这里会涉及行锁的获取、MVCC 及行可见性的问题。当然对 于 SELECT COUNT(*) 这类快照读而言，只会涉及 MVCC 及其可见性，而不涉及行锁。详情可跳至“可见性与 row_search_mvcc 函数”部分。
计数一行: 代码层面，将会在 evaluate_join_record 函数中对所读取的行进行评估，看其是否应当计入 count 中 (即是否要 count++)。
简单来说，COUNT(arg) 本身为 MySQL 的函数操作，对于一行来说，若括号内的参数 arg (某列或整行) 的值若不是 NULL，则 count++，否则对该行不予计数。详情可跳至“Evaluate_join_record 与列是否为空”部分。
这两个阶段对 COUNT(*)结果的影响如下: (两层过滤)
SQL 层流程框架相关代码摘要如下:
1210 enum_nested_loop_state
1211 sub_select(JOIN *join, QEP_TAB *const qep_tab,bool end_of_records)
1212 {
1213 DBUG_ENTER(“sub_select”);
… … // 此处省略 1000 字
1265 while (rc == NESTED_LOOP_OK && join->return_tab >= qep_tab_idx)
1266 {
1267 int error;
// 第一步，从存储引擎中获取一行；
1268 if (in_first_read)
1269 {
1270 in_first_read= false;
// 第一步，首次读取，扫描第一个满足条件的记录；
// 初始化 cursor，从”头”扫描到某个位置
// 类似: SELECT id FROM t LIMIT 1;
1271 error= (*qep_tab->read_first_record)(qep_tab);
1272 }
1273 else
// 第一步，后续读取，在前次扫描的位置上继续遍历，找到一个满足条件的记录；
// 类似: SELECT id FROM t WHERE id > $last_id LIMIT 1;
1274 error= info->read_record(info);
… … // 此处省略 1000 字
// 第二步，处理刚刚取出的一行
1291 rc= evaluate_join_record(join, qep_tab);
… … // 此处省略 1000 字
1303 DBUG_RETURN(rc);
1304 }
Q：代码层面，第一步骤 (读取一行) 有 2 个分支，为什么？
A：从 InnoDB 接口层面考虑，分为“读第一行”和“读下一行”，是 2 个不同的执行过程，读第一行需要找到一个 (cursor) 位置并做一些初始化工作让后续的过程可递归。
正如我们如果用脚本 / 程序来进行逐行的扫表操作，实现上就会涉及下面 2 个 SQL：
// SELECT id FROM t LIMIT 1; OR SELECT MIN(id)-1 FROM t; -> $last_id
// SELECT id FROM t WHERE id > $last_id LIMIT 1;
具体涉及到此例的代码，SQL 层到存储引擎层的调用关系，读取阶段的调用栈如下：(供参考)
sub_select 函数中从 SQL 层到 InnoDB 层的函数调用关系：(同颜色、同缩进 表示同一层)
Ø (*qep_tab->read_first_record) ()
| — > join_read_first(tab)
| — > tab->read_record.read_record=join_read_next;
| — > table->file->ha_index_init()
| — > handler::ha_index_init(uint idx, bool sorted)
| — > ha_innobase::index_init()
| — > table->file->ha_index_first()
| — > handler::ha_index_first(uint idx, bool sorted)
| — > ha_innobase::index_first()
| — > ha_innobase::index_read()
| — > row_search_mvcc()
初始化 cursor 并将其放到一个有效的初始位置上;
Ø info->read_record (info)
| — > join_read_next(info)
| — > info->table->file->ha_index_next(info->record))
| — > handler::ha_index_next(uchar * buf)
| — > ha_innobase::index_next(uchar * buf)
| — > general_fetch(buf, ROW_SEL_NEXT, 0)
| — > row_search_mvcc()
“向前”移动一次 cursor;
我们可以看到，无论是哪一个分支的读取，最终都殊途同归于 row_search_mvcc 函数。
以上是对 LOOP 中的代码做一些简要的说明，下面来看 row_search_mvcc 与 evaluate_join_record 如何输出最终的 count 结果。
2.3 行可见性及 row_search_mvcc 函数
这里我们主要通过一组 case 和几个问题来看行可见性对 COUNT(*) 的影响。
Q：对于“SELECT COUNT(*) FROM t”或者“SELECT MIN(id) FROM t”操作，第一次的读行操作读到的是表 t 中 (B+ 树最左叶节点 page 内) 的最小记录吗？(ha_index_first 为何也调用 row_search_mvcc 来获取最小 key 值？)
A：不一定。即使是 MIN (id) 也不一定就读取的是 id 最小的那一行，因为也同样有行可见性的问题，实际上 index_read 取到的是 当前事务内语句可见的最小 index 记录。这也反映了前面提到的 join_read_first 与 join_read_next“殊途同归”到 row_search_mvcc 是理所应当的。
Q：针对图中最后一问，如果事务 X 是 RU (Read-Uncommitted) 隔离级别，且 C-Insert (100) 的完成是在 X-count() 执行过程中 ( 仅扫描到 5 或 10 这条记录) 完成的，那么 X-count() 在事务 C-Insert ( 100) 完成后，能否在之后的读取过程中看到 100 这条记录呢？
A：MySQL 采取”读到什么就是什么”的策略，即 X-count(*) 在后面可以读到 100 这条记录。
2.4 evaluate_join_record 与列是否为空
Q：某一行如何计入 count？A：两种情况会将所读的行计入 count:
如果 COUNT 函数中的参数是某列，则会判断所读行中该列定义是否 Nullable 以及该列的值是否为 NULL；若两者均为是，则不会计入 count，否则将计入 count。
e.g. SELECT COUNT(col_name) FROM t
col_name 可以是主键、唯一键、非唯一键、非索引字段
如果 COUNT 中带有 *，则会判断这部分的整行是否为 NULL，如果判断参数为 NULL，则忽略该行，否则 count++。
e.g-1. SELECT COUNT(*) FROM t
e.g-2. SELECT COUNT(B.*) FROM A LEFT JOIN B ON A.id = B.id
Q：特别地，对于 SELECT COUNT(id) FROM t，其中 id 字段是表 t 的主键，则如何？A：效果上等价于 COUNT()。因为无论是 COUNT()，还是 COUNT (pk_col) 都是因为有主键从而充分断定索取数据不为 NULL，这类 COUNT 表达式可以用于获取当前可见的表行数。
Q：用户层面对 InnoDB COUNT(*) 的优化操作问题
A：这个问题是业界熟悉的一个问题，扫描非空唯一键可得到表行数，但所涉及的字节数可能会少很多(在表的行长与主键、唯一键的长度相差较多时)，相对的 IO 代价小很多。
相关调用栈参考如下:
参考一:
evaluate_join_record()
| — > rc= (*qep_tab->next_select)(join, qep_tab+1, 0);
| — > end_send_group(…)
| — > init_sum_functions(join->sum_funcs, join->sum_funcs_end[idx+1]))
| — > (*func_ptr)->reset_and_add()
| — > Item_sum::aggregator_clear()
| — > Item_sum::aggregator_add()
| — > update_sum_func(Item_sum **func_ptr)
| — > (*func_ptr)->add()
| — > Item_sum::aggregator_add()
参考二: (Item_sum::aggregator_add)
((Item_sum *) (*func_ptr))->aggregator_add()
| — > (Item_sum *)this->aggr->add()
| — > ((Aggregator_simple *) aggr)->item_sum->add()
| — > if (! aggr->arg_is_null(false))
| —— > ((Item_sum_count *)aggr->item_sum)->count++;
二、数据结构:
Q：count 值存储在哪个内存变量里？
A：SQL 解析后，存储于表达 COUNT() 这一项中，((Item_sum_count)item_sum)->count
如下图所示回顾我们之前“COUNT(*)前置流程”部分提到的 JOIN 结构。
即 SQL 解析器为每个 SQL 语句进行结构化，将其放在一个 JOIN 对象 (join) 中来表达。在该对象中创建并填充了一个列表 result_field_list 用于存放结果列，列表中每个元素则是一个结果列的 (Item_result_field*) 对象 (指针)。
在 COUNT()-case 中，结果列列表只包含一个元素，( Item_sum_count: public Item_result_field) 类型对象 (name =“COUNT()”)，其中该类所特有的成员变量 count 即为所求。
三、MyISAM 全表 COUNT(*)
由于 MyISAM 引擎并不常用于实际业务中，仅做简要描述如下：
MyISAM-COUNT(*) 操作是 O(1) 时间复杂度的操作。
每张 MyISAM 表中存放了一个 meta 信息 -count 值，在内存中与文件中各有一份，内存中的 count 变量值通过读取文件中的 count 值来进行初始化。
SELECT COUNT(*) FROM t 会直接读取内存中的表 t 对应的 count 变量值。
内存中的 count 值与文件中的 count 值由写操作来进行更新，其一致性由表级锁来保证。
表级锁保证的写入串行化使得，同一时刻所有用户线程的读操作要么被锁，要么只会看到一种数据状态。
四、几个问题
Q：MyISAM 与 InnoDB 在 COUNT(*) 操作的执行过程在哪里开始分道扬镳？
共性：共性存在于 SQL 层，即 SQL 解析之后的数据结构是一致的，count 变量都是存在于作为结果列的 Item_sum_count 类型对象中；返回给客户端的过程也类似 – 对该 count 变量进行赋值并经由 MySQL 通信协议返回给客户端。
区别：InnoDB 的 count 值计算是在 SQL 执行阶段进行的；而 MyISAM 表本身在内存中有一份包含了表 row_count 值的 meta 信息，在 SQL 优化阶段通过存储引擎的标记给优化器一个 hint，表明该表所用的存储引擎保存了精确行数，可以直接获取到，无需再进入执行器。
Q：InnoDB 中为何无法向 MyISAM 一样维护住一个 row_count 变量？A：从 MVCC 机制与行可见性问题中可得到原因，每个事务所看到的行可能是不一样的，其 count(*) 结果也可能是不同的；反过来看，则是 MySQL-Server 端无法在同一时刻对所有用户线程提供一个统一的读视图，也就无法提供一个统一的 count 值。
PS: 对于多个访问 MySQL 的用户线程 (COUNT( *) ) 而言，决定它们各自的结果的因素有几个:
一组事务执行前的数据状态(初始数据状态)。
有时间重叠的事务们的执行序列 (操作时序，事务理论表明 并发事务操作的可串行化是正确性的必要条件)。
事务们各自的隔离级别(每个操作的输入)。
其中 1、2 对于 Server 而言都是全局或者说可控的，只有 3 是每个用户线程中事务所独有的属性，这是 Server 端不可控的因素，因此 Server 端也就对每个 COUNT(*) 结果不可控了。
Q：InnoDB-COUNT(*) 属 table scan 操作，是否会将现有 Buffer Pool 中其它用户线程所需热点页从 LRU-list 中挤占掉，从而其它用户线程还需从磁盘 load 一次，突然加重 IO 消耗，可能对现有请求造成阻塞？A：MySQL 有这样的优化策略，将扫表操作所 load 的 page 放在 LRU-list 的 oung/old 的交界处 (LRU 尾部约 3/8 处)。这样用户线程所需的热点页仍然在 LRU-list-young 区域，而扫表操作不断 load 的页则会不断冲刷 old 区域的页，这部分的页本身就是被认为非热点的页，因此也相对符合逻辑。
PS: 个人认为还有一种类似的优化思路，是限定扫描操作所使用的 Buffer Pool 的大小为 O(1) 级别，但这样做需要付出额外的内存管理成本。
Q：InnoDB-COUNT() 是否会像 SELECT FROM t 那样读取存储大字段的溢出页(如果存在)？
A：否。因为 InnoDB-COUNT(*) 只需要数行数，而每一行的主键肯定不是 NULL，因此只需要读主键索引页内的行数据，而无需读取额外的溢出页。
